Le Data Ops est une nouvelle manière d’adresser le déploiement de solutions data et d’analyse.

Le succès de cette méthodologie repose sur des techniques favorisant des livraisons plus rapides, plus souples et plus fiables des données. Pour tenir la promesse, prenez un temps pour analyser cette phrase : “non seulement il doit y avoir une mise en place de bons systèmes, mais également une bonne mise en place de ces systèmes.”.

Dans un monde se transformant autour de la donnée, les latences dans les produits data ou leur analyses ne sont plus acceptables.

L’organisation dans son ensemble doit être mise à contribution pour favoriser les déploiements et l’amélioration des projets de données et d’analyse !

 

Data Oops définition

Le concept de DataOps est apparu en réaction aux défis de systèmes de données défaillants, des mises en œuvre de projets data ratés, mais également la fragilité, les frictions ou même la peur, lorsqu’il s’agit de l’usage des données. Si vous vivez cette situation alors ne cherchez pas trop loin… Vous êtes en plein Data Oops !

Dans ce contexte de Data Oops, vous conviendrez que vos équipes data peinent à atteindre une vitesse et une fiabilité de réalisation des projets dirigés.

Les raisons principales sont très souvent que les entreprises possèdent trop de rôles, trop de complexité et des exigences ou objectifs en constante évolution rendant la tâche difficile à cadrer et donc à livrer.

Cette complexité est exacerbée par le manque de confiance dans les données allant même jusqu’à les “craindre”. Cela se produit lorsque nous observons une coordination limitée ou incohérente entre les différents rôles impliqués dans la construction, le déploiement et la maintenance des flux de données. Et, nous sommes persuadés qu’une organisation qui ne connaît pas ses données sera condamnée à l’échec…

 

Comment réussir un DataOps ?

En clair, le DataOps est donc une pratique collaborative de gestion des données qui vise à améliorer la communication, l’intégration et l’automatisation des flux de données entre les gestionnaires et les consommateurs de données au sein d’une organisation. Elle est basée sur un alignement d’objectifs confrontés par des résultats.

Enfin, sa grande révolution : le DataOps accepte l’échec et se construit par expérimentations.

Voici une liste de quelques principes pour réussir votre DataOps :

  1. Tirez parti des enseignements de vos cousins DevOps sur leurs techniques de développement et de déploiement d’applications agiles dans votre travail de données et d’analyse.
  2. Identifier des objectifs business quantifiables, mesurables et atteignables. Vous pourrez alors communiquer de manière plus régulière, progresser vers un but commun et être ajustés plus facilement.
  3. Commencez par identifier et cartographier vos données (type, format, qui, quand, où, pourquoi, etc.) à l’aide de solutions de data catalogs.
  4. Encouragez la collaboration entre différents acteurs en fournissant des canaux de communication et des solutions pour le partage des métadonnées
  5. Prenez soin de vos données, car elles peuvent produire de la valeur à tout moment. Nettoyez-les, cataloguez-les et faites-en un élément clé de votre entreprise, qu’elles aient de la valeur maintenant ou non.
  6. Un modèle peut bien fonctionner une fois, mais pas forcément pour le lot de données suivant. La sur-spécification et la sur-ingénierie d’un modèle ne seront probablement pas applicables à de nouvelles données ou de nouvelles circonstances dans lesquelles le modèle sera déployé.
  7. Maximiser vos chances de réussite par l’introduction de l’approche DataOps en choisissant des projets de données et d’analyse ayant des difficultés dues à un manque de collaboration ou qui sont surchargés par le rythme. Ils vous permettront de mieux montrer sa valeur.
  8. Restez agile, concis dans la conception, développez, testez, publiez et répétez ! Gardez un esprit lean et construisez sur des changements progressifs. L’amélioration continue est possible lorsqu’une culture de l’expérimentation est encouragée et que les gens s’améliorent en faisant des erreurs. N’oubliez pas que la data science est toujours une science !

En résumé, quels sont les avantages du DataOps ?

DataOps aide votre entreprise à évoluer à la vitesse des données – en suivant le rythme pour fournir les bonnes informations.

Il concentre les activités liées aux données pour qu’elles soient alignées sur les objectifs de l’entreprise. DataOps se concentre également sur la création de valeur à partir de toutes vos activités data, car même la plus petite d’entre elles peut inspirer les changements culturels nécessaires à d’autres mises en œuvre à venir.

L’adoption du DataOps dans une culture d’expérimentation est une bonne pratique en matière de données et permet aux innovateurs de l’organisation de faire preuve d’intelligence à petite échelle et rapidement.

C’est la voie vers les bonnes pratiques business, et celle qui vous éloigne des Data Oops !

  •  
  •  
  •  
  •